无法执行赋值，因为左侧的索引与右侧的大小不兼容。 出错 crossover (line 12) newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)];

时间: 2023-06-11 16:09:02 浏览: 150
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Docker-CodeWeavers_CrossOver-VNC:通过VNC远程管理运行CrossOver的Docker-源码

这个错误通常是因为您尝试将一个大小不同的向量或矩阵赋值给一个已经定义好大小的向量或矩阵。在这种情况下，您需要检查一下左侧的索引的大小和右侧的向量或矩阵的大小是否一致。如果不一致，您需要重新定义左侧的向量或矩阵的大小以匹配右侧的向量或矩阵的大小。 在您提供的代码中，错误发生在交叉函数(crossover)的第12行。根据错误信息，您需要检查一下在这一行中的newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]语句中的左侧索引newPop(i,:)的大小是否与右侧向量[pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]的大小一致。如果不一致，您需要重新定义newPop的大小以匹配右侧向量的大小。如果您需要更多的帮助，请提供更多的代码或上下文信息。
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无法执行赋值，因为左侧的大小为 1×36，右侧的大小为 1×38。 出错 crossover (line 12) newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c-1:end)];

这个错误提示是因为你在进行矩阵赋值操作时，左侧的矩阵维度与右侧的矩阵维度不一致所导致的。具体来说，左侧的矩阵维度为 1×36，而右侧的矩阵维度为 1×38，因此无法进行赋值。这个错误通常出现在你在尝试将一个...

pop为100×36的矩阵，npop数值是100，pCross数值是0.8；function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1)+1; newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; end end end 系统报错说newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)];的左侧索引与右侧的大小不兼容

这个错误是因为左侧的索引 [i, :] 所指定的大小与右侧的大小不兼容。具体来说，可能是由于 pop(i1, 1:c) 或 pop(i2, c:end) 的大小与 pop(i, :) 的大小不一致导致的。 你可以在运行代码时，打印出相应变量...

位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 49)。 出错 crossover (line 12) newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; 出错 Untitled (line 51) pop = crossover(pop, nPop, pCross);

具体来说，newPop(i,:) 这个语句中的 i 取值超出了 pop 数组的范围（大于等于 size(pop,1)）。这可能是因为在代码中对 pop 数组进行了修改，导致其大小发生了变化，超出了原来的范围。 你可以检查一下在 ...

function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1); newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c+1:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c+1:end)]; end end end function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1)+1; newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; end end end有错误吗

在第10行和第12行中，变量c的赋值语句应该为： c = randi(size(pop,2)-1) + 1; 这是因为我们需要将c设为一个介于1和size(pop,2)-1之间的随机整数，而randi函数返回的是介于1和size(pop,2)-1之间的随机整数，...

把这段代码从matlab转换为c#%交叉变换 %输入变量：pop：父代种群，pc：交叉的概率 %输出变量：newpop：交叉后的种群 function [new_pop] = crossover(pop, pc) [px,~] = size(pop); % 判断路径点数是奇数或偶数 parity = mod(px, 2); new_pop = {}; for i = 1:2:px-1 singal_now_pop = pop{i, 1}; singal_next_pop = pop{i+1, 1}; [lia, lib] = ismember(singal_now_pop, singal_next_pop); [~, n] = find(lia == 1); [~, m] = size(n); if (rand < pc) && (m >= 3) % 生成一个2-m-1之间的随机数 r = round(rand(1,1)*(m-3)) +2; crossover_index1 = n(1, r); crossover_index2 = lib(crossover_index1); new_pop{i, 1} = [singal_now_pop(1:crossover_index1), singal_next_pop(crossover_index2+1:end)]; new_pop{i+1, 1} = [singal_next_pop(1:crossover_index2), singal_now_pop(crossover_index1+1:end)]; else new_pop{i, 1} =singal_now_pop; new_pop{i+1, 1} = singal_next_pop; end if parity == 1 new_pop{px, 1} = pop{px, 1}; end end

int crossover_index2 = singal_next_pop.IndexOf(singal_now_pop[crossover_index1]); List<int> child1 = new List(singal_now_pop.GetRange(0, crossover_index1)); child1.AddRange(singal_next_pop....

请在不影响结果的条件下改变代码的样子：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation："+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] ...

for i=1:popsize pc=min(max(parent_selected(i,N+M+2)/rank_max,0.1),0.5); if parent_selected(i,N+M+2)==1% ir=ceil(lrank1*rand()); % while parent_selected(i,N+1:N+M)==BestParent_pool(ir,N+1:N+M) % ir=ceil(lrank1*rand()); % end Parentr=BestParent_pool(ir,:); for j=1:N if rand()xmax(jm) S_crossover(i,j)=xmax(jm); elseif S_crossover(i,j)<xmin(jm) S_crossover(i,j)=xmin(jm); end else S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j); end end end end

如果进行交叉操作，则将子代个体的决策变量S_crossover(i,j)设置为parent_selected(i,j)加上一个随机数乘以(BestParent_pool(ir,j)-parent_selected(i,j))。 如果parent_selected(i,N+M+2)的值不为1，表示没有选择...

rank_max=max(parent_selected(:,N+M+2)); for i=1:popsize pc=min(max(parent_selected(i,N+M+2)/rank_max,0.1),0.5); if parent_selected(i,N+M+2)==1% ir=ceil(lrank1*rand()); % while parent_selected(i,N+1:N+M)==BestParent_pool(ir,N+1:N+M) % ir=ceil(lrank1*rand()); % end Parentr=BestParent_pool(ir,:); for j=1:N if rand()xmax(jm) S_crossover(i,j)=xmax(jm); elseif S_crossover(i,j)<xmin(jm) S_crossover(i,j)=xmin(jm); end else S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j); end end end end

- 如果个体的非支配排序为1（即 parent_selected(i,N+M+2)==1），则执行以下步骤： - 计算 pc，即将个体的非支配排序除以 rank_max，并限制其在0.1和0.5之间。 - 从 BestParent_pool 中随机选择一个解作为...

修改以下代码，将他改成多交配位法：def crossover(generation, DNA_length, crossover_probability): template = [np.random.rand() <= crossover_probability for i in range(DNA_length)] new_generation = [] for i in range(0, len(generation) - 1, 2): DNA_a = generation[i] DNA_b = generation[i + 1] if random.random() < crossover_probability: crossover_point = random.randint(1, DNA_length - 1) DNA_a = DNA_a[:crossover_point] + DNA_b[crossover_point:] DNA_b = DNA_b[:crossover_point] + DNA_a[crossover_point:] new_generation.append(DNA_a) new_generation.append(DNA_b) return new_generation

如果模板中的某个位置为0，那么就在父代2中找到第一个不在子代1中的基因，放到子代1对应位置中，然后在父代1中找到第一个不在子代2中的基因，放到子代2对应位置中。这样就完成了多交配位法交叉。

% 参数设置 L = 50; % 染色体数量 Q = 100; % 每个染色体的基因数量 generation = 100; % 迭代的代数 population = zeros(L, Q); % 初始化种群 bestFitness = zeros(1, generation); % 每代最佳适应度值 % 生成初始种群 for i = 1:L population(i, :) = randi([0, 1], 1, Q); end % 迭代遗传算法 for gen = 1:generation % 计算适应度值 fitness = calculateFitness(population); % 保存每代的最佳适应度值 bestFitness(gen) = max(fitness); % 选择中间优秀种群 selectedPopulation = selection(population, fitness); % 重组产生后代 offspring = crossover(selectedPopulation); % 突变后代 mutatedOffspring = mutation(offspring); % 更新种群 population = mutatedOffspring; end % 绘制迭代图像 plot(1:generation, bestFitness); xlabel('代数'); ylabel('最佳适应度值'); title('遗传算法迭代过程'); 以上代码报错：无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同。 出错 Untitled7 (第 19 行) bestFitness(gen) = max(fitness); 请帮忙修改一下

根据代码报错信息，问题出在第19行，左侧的bestFitness数组长度为generation，而右侧的max(fitness)返回的是一个标量值。解决这个问题，你需要将bestFitness的长度修改为generation+1，并在循环结束后将...

这段代码 % 交叉操作 for i = 1 : 2 : population_size if rand() < crossover_rate % 随机选择两个父代个体进行交叉 parent1 = parents(i, :); parent2 = parents(i+1, :); % 进行单点交叉 [child1, child2] = single_point_crossover(parent1, parent2); % 将子代加入新种群中 new_population(i, :) = child1; new_population(i+1, :) = child2; else % 如果不进行交叉，则直接将父代个体加入新种群中 new_population(i, :) = parents(i, :); new_population(i+1, :) = parents(i+1, :); end end如何在matlab里定义成函数形式

function new_population = crossover(population_size, parents, crossover_rate) % 交叉操作 new_population = zeros(size(parents)); for i = 1 : 2 : population_size if rand() < crossover_rate % 随机选择...

% 遗传算法参数设置 population_size = 50;%种群大小 chromosome_length = 649;%染色体长度 sparse_degree = 30;%稀疏度 crossover_rate = 0.6; %交叉度 mutation_rate = 0.2; %变异度 max_generations = 80;%最大迭代次数 % 初始化种群 population = initialize_population(population_size, chromosome_length, sparse_degree); %解码，获取资产位置 selected_assets_matrixs=zeros(population_size,sparse_degree); for i = 1:population_size chromosome = population(i,:); selected_assets_matrixs(i,:)= decode_chromosome(chromosome);% 资产索引（selected_assets） end %初始化资产比例 asset_ratios=zeros(population_size,sparse_degree); for k=1:population_size asset_ratios(k,:)= rand(sparse_degree, 1); asset_ratios(k,:) = asset_ratios(k,:) / sum(asset_ratios(k,:)); end %计算初始种群的目标函数值 objectives =[]; objectives = cost_func(population_size,asset_ratios,selected_assets_matrixs,insample_CSI300,insample_ESG100); %初始种群的非支配排序及拥挤度计算 [F,ndx] = fast_nondominated_sort(objectives); crowding_distance = calculate_crowding_distance(objectives, F,ndx); %开始迭代 gen = 1; for gen = 1:max_generations %选择父代个体 parent_indices = select_parents(crowding_distance); %执行交叉操作 children = crossover(population, parent_indices, crossover_rate); %执行变异操作 children = mutation(children, mutation_rate); %对新的个体进行解码，得到资产比例和资产位置 selected_assets_matrixs=zeros(population_size,sparse_degree); asset_ratios=zeros(population_size,sparse_degree); for i = 1:population_size chromosome = children(i,:); selected_assets_matrixs(i,:)= decode_chromosome(chromosome);% 资产索引（selected_assets） asset_ratios(i,:)= rand(sparse_degree, 1); asset_ratios(i,:) = asset_ratios(i,:) / sum(asset_ratios(i,:)); end %计算新个体的目标函数值 new_objectives = cost_func(population_size,asset_ratios,selected_assets_matrixs,insample_CSI300,insample_ESG100); %将新个体加入到种群中，并删除种群中适应度值较差的个体 population = insert_children(population, parent_indices, children, new_objectives, objectives); [F,ndx] = fast_nondominated_sort(new_objectives); crowding_distance = calculate_crowding_distance(new_objectives, F,ndx); objectives = new_objectives; end这段代码有什么错误

1. 在计算新个体的目标函数值时，使用了旧的种群大小 population_size，而没有更新为新的种群大小，可能会导致计算错误。 2. 在每次迭代中，都对整个种群进行了解码、资产比例初始化等操作，而没有只对新增的个体...

def crossover(population): for i in range(POP_SIZE-1): if np.random.rand() < CROSS_RATE: #以一定的交叉率进行交叉繁殖 j = np.random.randint(0, POP_SIZE, size=1) cross_point = np.random.randint(0, 2, size=2) population[i,cross_point[0]:] = population[j,cross_point[1]:] population[j,cross_point[1]:] = population[i,cross_point[0]:] return population详细解释代码

POP_SIZE 是种群的大小，CROSS_RATE 是交叉率。 代码中的 for 循环遍历种群中的每一个个体（除最后一个个体外）。通过 np.random.rand() 生成一个随机数，如果该随机数小于交叉率 CROSS_RATE，就进行交叉操作。 接...

def crossover(population): for i in range(POP_SIZE - 1): if np.random.rand() < CROSS_RATE: # 以一定的交叉率进行交叉繁殖 j = np.random.randint(0, POP_SIZE, size=1) cross_point = np.random.randint(0, 2, size=2) population[i, cross_point[0]:] = population[j, cross_point[1]:] population[j, cross_point[1]:] = population[i, cross_point[0]:] return population 逐行解释这段代码，包括其中的参数

循环索引 i 在范围从 0 到 POP_SIZE - 1（不包括 POP_SIZE - 1）之间。 python if np.random.rand() < CROSS_RATE: 根据交叉率 CROSS_RATE，通过随机数生成器 np.random.rand() 来决定是否进行交叉操作。...

好的，以下是代码的补全和生成遗传算法收敛曲线的图表： python import matplotlib.pyplot as plt import math import random import numpy as np pop_size = 50 # 种群数量 PC=0.6 # 交叉概率 PM=0.1 #变异概率 X_max=10 #最大值 X_min=0 #最小值 DNA_SIZE=10 #DNA长度与保留位数有关,2**10 当前保留3位小数点 N_GENERATIONS=100 """ 求解的目标表达式为： y = 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) x=[0,5] """ # 定义目标函数 def aim(x): return 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) # 解码DNA得到X值 def decode(pop): return pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) *(X_max-X_min)/ float(2**DNA_SIZE-1) + X_min # 计算适应性评分 def get_fitness(X_value): return f2(aim(X_value)) # 自然选择（轮盘赌）获取下一代个体 def selection(pop, fitness): return f3(pop, fitness) # 交叉操作 def crossover(parent, pop): return f4(parent, pop) # 变异操作 def mutation(child, pm): return f5(child,pm) # 初始化种群 pop = np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE)) # 迭代 max_fitness_value = [] for i in range(N_GENERATIONS): #解码得到X值 X_value = np.array([decode(p) for p in pop]) #获取当前种群中每个体的目标函数值 F_values = get_fitness(X_value) #获取当前种群中每个体的适应值 fitness = F_values/np.sum(F_values) #选择下一代个体 pop = selection(pop, fitness) #复制当前种群 pop_copy = pop.copy() #交叉 变异 for parent in pop: child = crossover(parent, pop) child = mutation(child, PM) parent[:] = child #记录当前迭代中目标函数的最大值 max_fitness_value.append(np.max(F_values)) if (i % 10 == 0): print("Most fitted value and X: \n", np.max(F_values),

X_value[np.argmax(F_values)]) # 生成遗传算法收敛曲线的图表 plt.plot(np.arange(N_GENERATIONS), max_fitness_value) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Max Fitness Value') plt.show() ...
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Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。